近期，大型语言模型（LLM）的应用焦点正从基础的检索增强生成（RAG）技术，转向一个更广阔的概念——全景上下文（Context）。这一演进标志着企业级 AI 从简单回答问题，迈向了深度理解和处理复杂业务场景的新阶段，对构建新一代智能应用至关重要。
RAG的崛起与核心价值
检索增强生成（RAG）技术在过去一两年中迅速成为企业落地大型语言模型的首选方案。其核心思想非常直观：当用户提出问题时，系统首先从一个外部知识库（如公司内部文档、产品手册等）中检索最相关的信息片段，然后将这些信息与原始问题一同提交给大模型，引导其生成一个更准确、更有依据的回答。
RAG的主要价值在于，它以一种相对低成本的方式解决了大模型的两大痛点："幻觉"（生成事实错误的内容）和知识更新滞后。通过连接私有或实时更新的知识库，企业可以确保AI的回答基于可信的内部数据，从而在客服、知识管理、报告生成等场景中发挥实际作用。
从“检索”到“理解”：上下文的扩展
然而，随着应用的深入，标准RAG的局限性也日益凸显。简单的文本片段检索往往不足以应对复杂的业务查询。真正的智能决策需要AI理解一个远比文档更丰富的“上下文”。这个“全景上下文”超越了静态知识，它是一个动态、多维度的信息集合，可能包括：
- 多源异构数据：不仅仅是PDF或Word文档，还包括来自数据库的结构化数据、实时API的响应、物联网设备的传感器读数以及知识图谱中的实体关系。
- 动态时序信息：例如，在一次多轮对话中用户的历史提问、交易系统中的实时订单流、或者一个正在发生的技术支持工单的完整跟进记录。
- 用户与环境状态：提问者的身份、权限、个人偏好，甚至是其所在的地理位置或正在使用的设备类型。
从本质上讲，这是从“信息检索”到“情境感知”的转变。AI需要像一个资深的人类专家一样，在回答问题前综合考量所有相关的背景信息。
技术栈的重塑：上下文引擎的出现
这一趋势正在推动底层技术栈的演进。早期RAG架构的核心通常是一个向量数据库，用于高效地进行语义相似度搜索。但要管理和利用全景上下文，单一的向量数据库远远不够。市场开始出现功能更强大的“上下文平台”或“上下文引擎”的概念。
这些平台旨在成为大模型与企业所有数据源之间的智能中间层。它们负责实时地从不同系统中摄取、整合和处理数据，构建一个统一的、可供AI查询的上下文视图。这可能涉及到复杂的数据管道、图数据库技术、更高级的排序与融合算法，而不仅仅是文本块的向量化。技术架构的重心正从单一的检索工具，转向一个全面的数据与AI基础设施。
对智能金融与电商系统的启示
从RAG到上下文的演进，对构建高性能、智能化的金融和电商系统具有深刻的启示。在金融交易领域，一个分析师的决策不仅依赖于研究报告，更需要结合实时的市场行情、宏观经济数据、交易对手方的风险敞口和自身的持仓情况。一个能够理解这种复杂上下文的AI助手，才能提供真正有价值的决策支持。
同样，在跨境电商领域，为用户提供极致的个性化体验，早已超越了简单的商品推荐。系统需要实时理解用户的浏览路径、历史购买偏好、当前的促销活动、库存水平乃至供应链物流状态。将这些复杂的上下文信息无缝整合，才能驱动更高转化率的智能营销和客户服务。
归根结底，无论是赋能交易决策还是优化用户体验，下一代智能应用的核心竞争力，将直接取决于其底层金融科技基础设施能否高效地管理和运用复杂、动态的上下文。一个稳定、可扩展且能处理异构数据流的系统平台，是赢得未来竞争的基石。